Fraunhofer-Gesellschaft

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Analyse organisationsspezifischer Biases im Kontext von Innovationsmanagement und Foresight

Analysis of organization specific biases in the context of innovation management und foresight
 
: Schirrmeister, Elna; Meissner, Lia; Gutknecht, Ralph; Göhring, Anne-Louise

Gausemeier, Jürgen (Hrsg.) ; Deutsche Akademie der Technikwissenschaften e.V. -acatech-; Fraunhofer Verbund Innovationsforschung:
Vorausschau und Technologieplanung. 15. Symposium für Vorausschau und Technologieplanung 2019 : 21. und 22. November 2019, Berlin
Paderborn: HNI, 2019 (HNI-Verlagsschriftenreihe 390)
ISBN: 978-3-947647-09-5
S.361-380
Symposium für Vorausschau und Technologieplanung <15, 2019, Berlin>
Deutsch
Konferenzbeitrag
Fraunhofer ISI ()
Innovationsmanagement; Entscheiden; Unsicherheit; Fragebogen; Wahrnehmungsfilter; Biases; kognitive Verzerrungen; Debiasing Strategie; innovation management; decision making; uncertainty; survey; perception filters; cognitive distortions; Debiasing

Abstract
Im Kontext von Innovationsmanagement und Foresight ist es angesichts von Komplexität und Unsicherheit für den Erfolg von Organisationen maßgeblich, reflektierte Entscheidungen zu treffen. Aufgrund der Begrenztheit menschlicher Kognition und sozialen Dynamiken innerhalb von Teams und Organisationen, treten in Entscheidungsprozessen sogenannte Biases auf, d.h. die Wahrnehmung, Auswahl, Verarbeitung und Erinnerung berücksichtigter Informationen ist systematisch verzerrt; z. B. durch unzulässige Verallgemeinerungen oder Gruppenzugehörigkeiten. Der vorliegende Beitrag führt zunächst in das Thema der Biases beim Entscheiden unter Unsicherheit aus psychologischer Perspektive ein und sensibilisiert für die Chancen und Risiken, die sich daraus für das Innovationsmanagement ergeben. Kernstück des Beitrages stellt eine vom Fraunhofer ISI entwickelte Methode zur Abschätzung von Wahrnehmungsverzerrungen dar. Durch eine Online-Befragung werden individuelle Einschätzungen über die Prävalenz verschiedener Biases innerhalb einer Gruppe erhoben. Diese Daten bieten Orientierungswissen über die jeweils organisationsspezifische Ausprägung der Biases, erlauben es der Organisation sich mit den für sie relevanten Einflüssen auseinanderzusetzen und geben Anhaltspunkte, wie man durch gezielte Maßnahmen den Verzerrungen entgegenwirken kann (Debiasing). Anhand eines Fallbeispiels wird eine Auswahl von Biases praxisnah illustriert und mögliche Handlungsempfehlungen werden aufgezeigt. Abschließend werden Vor- und Nachteile des Vorgehens herausgearbeitet und Möglichkeiten der methodischen Weiterentwicklung diskutiert.

 

In the context of innovation management and foresight, it is crucial for the success of organizations to make reflected decisions in the face of complexity and uncertainty. Due to the limitations of human cognition and social dynamics within teams and organizations, so-called biases occur in decision-making processes, i.e. the perception, selection, processing and memory of relevant information is systematically distorted; e.g. due to invalid generalization or group membership. This article introduces the topic of biases in decision-making under uncertainty from a psychological perspective and sensitizes to the opportunities and risks that arise for innovation management.The core of the paper is a method developed by Fraunhofer ISI for estimating distortions of perception. Through an online survey, individual assessments of the prevalence of different biases within a group are collected. These data provide orientation knowledge about the respective organization-specific relevance and occurrence of the biases, allow the organization to focus on the most relevant influences to it and provide clues on how to counteract the biases through targeted measures (debiasing). On the basis of a case study, a selection of biases is illustrated in a practical manner and possible recommendations for action are pointed out. Finally, the advantages and disadvantages of the procedure are outlined and possibilities for the further development of the approach are discussed.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-572346.html